1、ISO/IEC 42001人工智能管理体系全景洞察AI 风险治理Ingeer Certification Services AISO/IEC 42001 人工智能管理体系全景洞察AI 风险治理目录目录ISO/IEC42001 标准产生的背景人工智能带来的主要风险数据隐私风险算法偏见与不公平性风险技术安全与伦理风险社会与环境风险建立人工智能管理体系的步骤规划阶段设计阶段实施阶段监控与评估阶段持续改进阶段人工智能管理体系涉及的主要法规国际法规国内法规 英格尔认证的优势案例展示案例一 德国西门子（SIEMENS）案例二 美国IBM公司案例三 阿里云实施人工智能管理体系的价值和意义ISO/IEC 42

2、001 标准简介标准制订基于的核心原则标准的适用范围标准框架组织环境（对应标准原文第 4 章）领导作用（对应标准原文第 5 章）策划（对应标准原文第 6 章）支持（对应标准原文第 7 章）运行（对应标准原文第 8 章）绩效评价（对应标准原文第 9 章）改进（对应标准原文第 10 章）标准的核心逻辑ISO/IEC42001标准产生的背景随着人工智能技术在全球范围内的爆发式发展，其应用已渗透至制造、医疗、金融等核心领域，重塑产业逻辑的同时也引发了系统性风险。从算法偏见导致的歧视，到 AI 医疗工具误诊引发的责任争议，再到人工智能大模型训练产生的巨量碳排放等环境成本问题，AI 技术的“双刃剑”效应促

3、使国际社会亟需建立规范化管理框架。2023 年 12 月，国际标准化组织（ISO）与国际电工委员会（IEC）联合发布 ISO/IEC 42001:2023信息技术-人工智能-管理体系 标准，旨在通过全生命周期风险管理，解决 AI 应用中的安全、透明、公平等核心问题，成为全球首个可认证的 AI 管理体系国际标准。ISO/IEC 42001 人工智能管理体系全景洞察AI 风险治理012024 11 28年月日正式发布实施该标准已等同转化为 GB/T 45081-2024 人工智能管理体系ISO/IEC 42001 人工智能管理体系全景洞察AI 风险治理022.1数据隐私风险人工智能带来的主要风险人

4、工智能（AI）在依赖海量数据训练和运行的过程中，数据隐私风险尤为突出，其核心在于数据采集的隐蔽性、处理的复杂性、共享的广泛性可能导致个人敏感信息被滥用、泄露或非法交易，进而损害个人权益甚至社会安全。AI 系统依赖大规模数据训练，但智能手环数据泄露、人脸识别技术误判等事件频发，暴露出数据收集、存储与使用环节的安全漏洞。欧盟 GDPR 等法规虽明确数据主体权利，但 AI 驱动的自动化决策仍可能绕过合规边界，形成隐私侵犯风险。2.2算法偏见与不公平性风险人工智能算法偏见与不公平性风险指的是 AI 系统在决策或预测过程中，因算法设计、训练数据、部署场景等因素，对特定群体（如种族、性别、年龄、地域等）产

5、生系统性的歧视或不公，导致其权益受损的现象。训练数据偏差会导致 AI 系统产生系统性歧视，如某公司 AI 招聘工具因男性简历训练数据占比过高，对女性求职者评分降低；某国司法风险评估算法 COMPAS 被曝对黑人被告 的“再犯罪风险”评分显著高于白人，加剧社会不公。2.3技术安全与伦理风险人工智能（AI）的技术安全与伦理风险是其快速发展中不可忽视的核心挑战，既涉及技术层面的漏洞与失控风险，也关乎社会伦理、人类价值观的冲突与边界突破。智能汽车依赖传感器（摄像头、雷达、激光雷达）、算法模型（自动驾驶决策系统）和算力支撑，任何环节的技术缺陷都可能导致严重后果。AI 生成虚假内容扰乱社会秩序，伪造的肖像

6、视频、仿冒的语音音频，用于诈骗。AI 驱动的自动化黑客工具可快速突破系统防线，导致关键基础设施瘫痪。此外，医疗 AI 因训练数据偏差给出错误治疗方案，责任界定模糊等问题亟待解决。2.4社会与环境风险人工智能（AI）在推动社会进步和效率提升的同时，也伴随着一系列社会与环境风险。这些风险不仅涉及人类社会结构、就业模式的变化，还可能对自然环境产生间接或直接的影响。制造业 AI 机器人普及导致传统岗位缩减，全球客服行业因 ChatGPT 应用预计减少 30%人力需求；而 GPT 大模型训练消耗的电力相当于 1200 个美国家庭的年用电量，高能耗问题加剧全球气候挑战。人工智能（AI）的快速发展为人类社会